Chytré továrny jsou v podstatě místo, kde ožívá koncept Industry 4.0, a to prostřednictvím sofistikovaných kyberfyzikálních systémů, které umožňují strojům samostatně rozhodovat. Tato konfigurace kombinuje internetem propojená zařízení s analýzou umělé inteligence a vytváří tak výrobní linky, které se dokážou opravit samy, pokud dojde k nějaké chybě, a to bez nutnosti zásahu pracovníků. Studie od Nature Research uvádí, že továrny využívající tuto technologii zaznamenávají o 39 procent méně kvalitativních problémů při výrobě velkých sérií produktů, což představuje významný rozdíl pro výrobce usilující o snížení odpadu a úsporu nákladů.
Pokud jde o průmyslovou automatizaci, jedním z velkých přínosů je, jak urychluje digitální transformaci. Vezměte si například prediktivní údržbu, která analyzuje data o zařízeních v reálném čase a může snížit neplánované prostojy o přibližně 20–25 %. Novější konfigurace automatizace zároveň umožňují továrnám fungovat chytřeji. Díky funkcím automatického vyrovnávání zátěže zaznamenáváme zlepšení energetické účinnosti o 15 až dokonce 20 procent, a to při zachování stejné výrobní kapacity. Klíčové pro úspěšnou implementaci je bezproblémový přenos dat ze senzorů na výrobní lince přímo do ERP systémů. Tím vznikají zpětnovazební smyčky, které umožňují manažerům rychleji reagovat na problémy a získat přehled o dění v celém procesu od začátku do konce.
Siemens Amberg Electronics Plant se vyznačuje jako příklad toho, jak data mohou proměnit výrobní procesy. Podařilo se jim dosáhnout téměř dokonalé výrobní kvality na úrovni 99,99 %, přičemž produktivita vzrostla zhruba o tři čtvrtiny díky jejich technologii digitálního dvojníka a automatizovaným systémům. Jejich automatické optické inspekční zařízení snížilo počet nezachycených vad na zhruba 0,0015 %, což je docela pozoruhodné, když o tom člověk chvíli přemýšlí. Přibližně 1 500 různých zařízení po celé továrně zpracovává denně zhruba 50 milionů aktualizací dat. Tato obrovská výplava informací umožňuje továrně automaticky optimalizovat pohyb materiálu po celém zařízení. Tím, co činí tuto operaci tak působivou, je skutečnost, jak dobře je možné ji škálovat nahoru, a přitom udržet stejnou úroveň přesnosti ve všech aspektech chytrých továrenských operací.
Stále více výrobců se dnes obrací k modulárním automatizačním systémům, zejména těm s připojením robotů typu plug-and-play. Přibližně 68 procent všech nových výrobních linek nyní zahrnuje tento druh systému. Pokud se podíváme na regionální trendy, je v oblasti přijímání automatizační technologie jasně v popředí region Asie a Tichomoří. Sám tento region zaznamenal loni přibližně 43 % veškerých výdajů na průmyslovou automatizaci, a to hlavně proto, že firmy v tomto regionu velmi aktivně působí jak v oblasti výroby elektroniky, tak v automobilovém průmyslu. Mezitím také cloudová řešení pro automatizaci zažila obrovský růst, a to zhruba 200 % od začátku roku 2020. Tyto platformy umožňují továrnám po celém světě spolupracovat bezproblémově, i když od sebe mohou být tisíce kilometrů vzdálené.
Automatizace využívající umělou inteligenci spoléhá na strojové učení, které zpracovává jak historické záznamy, tak aktuální informace, čímž umožňuje výrobním linkám optimalizovat se v průběhu času. Tato technologie dynamicky provádí úpravy například v rychlosti výroby, spotřebě energie a pohybu materiálu systémem. U výrobních linek automobilů konkrétně tyto inteligentní úpravy podle nedávných průmyslových zpráv snížily množství odpadu zhruba o 18 procent. To, co tyto systémy odlišuje od starších, pevně daných přístupů, je jejich schopnost skutečně se učit, když se u strojů začnou objevovat známky opotřebení. Místo čekání na poruchy se systémy přizpůsobují postupnému úbytku výkonnosti zařízení a zároveň udržují kvalitu výroby na přijatelné úrovni po celou dobu životnosti stárnoucích průmyslových zařízení.
Asi 74 procent dnešních továren je nyní propojeno prostřednictvím technologie IIoT, která integruje senzory do nástrojů a CNC strojů po celých výrobních halách. Systém odesílá živá data na centrální monitorovací obrazovky, kde mohou pracovníci továrny téměř okamžitě zaznamenat změny teploty reaktorů, někdy dokonce během tří desetin sekundy. Operátoři také obdrží upozornění, když je třeba upravit polohu robotických ramen během jemných obráběcích úkonů. Kromě toho systém pomáhá přiřazovat dodávané materiály k tomu, co je v daném okamžiku na výrobní lince skutečně potřebné. Všechny tyto funkce společně zajišťují efektivní využívání zdrojů v rámci celého zařízení.
Když společnosti nasazují edge computing, obvykle se doba rozhodování sníží na zhruba 2 nebo 3 milisekundy, protože systém zpracovává věci jako je vizuální kontrola strojů a data o vibracích přímo na místě, kde k nim dochází, místo toho, aby všechna data posílal mimo provoz. Jako příklad můžeme uvést jednu farmaceutickou společnost, které se podařilo snížit čas inspekce téměř na polovinu poté, co nainstalovala tyto speciální kamery s podporou edge computingu. Tyto kamery dokážou okamžitě rozpoznat vadné uzávěry na vialkách a vyřadit je, aniž by musely čekat na potvrzení z nějakého cloudu na dálku. Co je opravdu zajímavé, je i způsob, jakým tato edge zařízení zpracovávají veškeré informace. Ve skutečnosti na místě, přímo na úrovni výrobní linky, vyfiltrují zhruba 90 procent informací, které nejsou důležité. To znamená, že méně dat zatěžuje síťová propojení a systémy reagují mnohem rychleji, když problémy nastanou.
Průmyslový internet věcí rozhodně zvyšuje produktivitu, ale mnoho výrobců se obává bezpečnostních rizik, když jejich zařízení připojí k síti. Přibližně dvě třetiny provozních manažerů uvedly kybernetickou bezpečnost jako hlavní obavu pro své síťové stroje. V současné době začínají společnosti implementovat tzv. architekturu bez implicitní důvěry (zero trust architecture), která v podstatě odděluje pracovní stanice robotů od běžných kancelářských počítačů. Citlivá trénovací data umělé inteligence také ukládají v zabezpečených a šifrovaných úložištích, aby konkurence nemohla ukrást duševní vlastnictví. Nejlepší provozy jdou dál než základní bezpečnost a nastavují přísná oprávnění pro přístup k systémům na základě rolí zaměstnanců. Některé dokonce dvakrát měsíčně provádějí penetrační testy zaměřené konkrétně na programovatelné logické řadiče, které řídí kritické výrobní procesy napříč jejich sítěmi operační technologie.
Technologie digitálních dvojčat vytváří virtuální kopie skutečných výrobních systémů a mění způsob fungování továren tím, že odráží děje skutečně probíhající na výrobní ploše. Pokud jsou tato dvojčata doplněna o funkce digitálního toku, získávají výrobci nepřetržitý tok dat od počátečních návrhových fází až po samotnou výrobu. To jim umožňuje spouštět simulace, identifikovat místa, kde něco nefunguje dobře, a vyzkoušet si změny dříve, než dojde k nákladným závazkům. Podle výzkumu zveřejněného v loňském roce podniky, které tento přístup zavedly, snížily náklady na vývoj prototypů zhruba o 28 procent a zároveň dokázaly dostat výrobky na trh výrazně rychleji než to umožňovaly tradiční metody.
Když se informace ze senzorů v reálném čase kombinují s algoritmy strojového učení, může technologie digitálních dvojčat předpovědět, kdy by mohlo dojít k poruše zařízení, a to s přesností kolem 92 % podle nedávných testů. Inženýři nyní mají k dispozici něco, co se nazývá virtuální uvedení do provozu, při kterém nejprve ověřují celé výrobní linky uvnitř softwaru pro simulace. Tím se sníží ty frustrující zpoždění při nasazování přibližně o 40 %, což ve výrobních provozech znamená velký rozdíl. Celý systém pomáhá předcházet neočekávaným výpadkům a zároveň zajišťuje, že stroje neplýtvají energií, jakmile vše začne fungovat ve skutečném provozu. Mnoho výrobních závodů hlásí významné úspory díky tomu, že tyto simulace provádějí předem, místo aby problémy objevovaly až v průběhu skutečných operací.
Jedna velká energetická společnost nasadila technologii digitálního dvojníka v praxi u více než 200 plynových turbín po celé své síti. Tyto virtuální repliky využívala k výzkumu spalovacích procesů uvnitř motorů a k monitorování známek opotřebení v průběhu času. Výsledky byly vlastně docela působivé. Servisní týmy nyní mohly předpovědět, kdy budou potřebovat určité komponenty opravit, ještě než došlo k poruchám. Tento přístup zvýšil výkon turbín o přibližně 6,2 procenta každý rok. Náklady na údržbu také výrazně klesly, a to až o osmnáct milionů dolarů během prvních tří let samotných. Navíc zařízení vydržela déle, než se původně očekávalo. Všechna tato fakta jasně ukazují, jak velký dopad může mít technologie digitálního dvojníka na spolehlivost systémů i úspory nákladů v průmyslovém prostředí.
Změna v průmyslové automatizaci mění způsob údržby, a to od opravování problémů po jejich vzniku k jejich předvídání ještě předtím, než k nim dojde. Využitím senzorů a technologií strojového učení mohou továrny nyní identifikovat potenciální problémy kdekoliv mezi 7 až 30 dny dopředu. Podle nedávných průmyslových zpráv společnosti, které tato prediktivní systémy implementují, zaznamenávají zhruba o 40 až 50 procent méně neočekávaných výpadků. Chytré počítačové programy analyzují různé údaje, včetně historického výkonu zařízení, vzorců vibrací a teplotních hodnot, aby identifikovaly komponenty, jako jsou ložiska, elektrické motory nebo dokonce hydraulické systémy, které jsou téměř na konci své životnosti. Tento systém včasného varování poskytuje manažerům továren cenný čas na naplánování oprav během plánovaného výpadku, místo řešení nákladných nouzových oprav.
Moderní systémy automatizace využívají IoT senzory, které monitorují více než 15 parametrů, včetně viskozity maziva a kolísání elektrického zatížení. Tato nepřetržitá telemetrie umožňuje včasnou detekci opotřebení kompresorových ventilů, nesouososti dopravních pásů pomocí analýzy vibrací a plánování výměn servomotorů robotických ramen – zajišťuje tak preventivní údržbu a trvalou výkonnost.
Jednotné platformy pro orchestraci dat zpracovávají až 2,5 milionu datových bodů na výrobní linku denně a dodávají prediktivním modelům klíčové vstupy:
| Typ dat | Dopad na spolehlivost |
|---|---|
| Záznamy o využití zařízení | Identifikuje vzorce využití ovlivňující životnost komponent |
| Energetické metriky | Detekuje poruchy izolace elektromotorů |
| Statistiky kontroly kvality | Vztahuje vady výrobků ke stavu strojů |
Průmysl se posouvá od oprav po výpadku k preskriptivnímu servisu pomocí digitálních dvojčat. Pionýři v této oblasti dosahují přesnosti oprav na první pokus ve výši 93 % tím, že kombinují 3D simulace zařízení s reálnými daty z čidel, čímž snižují zbytečné servisní kontroly o 34 % (Manufacturing Leadership Council 2024).
Kyberfyzikální systémy (CPS) integrují fyzické stroje s digitální inteligencí prostřednictvím vestavěných čidel a IoT sítí, čímž umožňují sledování v reálném čase a adaptivní řízení. To zajišťuje továrnám, které využívají CPS, o 18–23 % rychlejší reakci na poruchy v dodavatelském řetězci. Začleněním edge computingu systémy CPS snižují latenci rozhodování a umožňují automatické úpravy kontroly kvality bez zásahu člověka.
Dnešní automatizace spočívá v lepší spolupráci lidí a AI systémů. Tyto spolupracující roboty, neboli coboty, jak se jim říká, mají vybavené inteligentní kamery, díky nimž mohou vykonávat jemné úkoly hned vedle svých lidských kolegů. Továrny hlásí zhruba o třetinu méně úrazů způsobených opakovanými zátěžemi, od doby, co tyto stroje začaly sdílet pracovní zátěž na montážních linkách. Některé společnosti dokonce využívají asistenty s umělou inteligencí, které analyzují minulé výkonnostní údaje a pomáhají zaměstnancům určit, kdy naplánovat výrobní série. Vzniká tak příjemný cyklus, kdy se všichni učí z toho, co funguje nejlépe, a to nejen urychluje práce, ale postupně také zvyšuje bezpečnost pracovišť.
Nástup generativní umělé inteligence mění způsob, jakým přistupujeme k návrhu procesů, a umožňuje inženýrům projít stovky, ba dokonce tisíce výrobních scénářů během několika minut. Vezměme si například automobilku, která nedávno použila tyto modely umělé inteligence k přepracování svých svařovacích operací. Po úpravě sekvence se jim podařilo snížit spotřebu energie o přibližně 12 procent. Co činí tuto technologii opravdu výkonnou, je její schopnost fungovat společně s nástroji pro prediktivní údržbu. Tyto kombinované systémy dokonce mohou navrhnout, kdy je vhodné vyměnit zařízení, a porovnat počáteční náklady s úsporami, které by bylo možné dosáhnout díky předcházení neočekávaným výpadkům a hladkému provozu z dne na den.
Do roku 2026 se očekává, že přibližně 65 % výrobců přijme neuronové sítě založené na edge computingu jako součást přechodu k decentralizované umělé inteligenci. Tyto systémy umožňují v reálném čase detekovat vady, což cloudové přístupy z hlediska rychlosti nemohou konkurovat. S nástupem chytrých továren podporovaných 5G napříč průmyslem se procesy automatizace začínají více spoléhat na algoritmy, které se mohou přizpůsobit podle materiálů, které se v průběhu výroby objevují, a podle změn poptávky. Tento trend představuje významný krok vpřed pro výrobní operace, které musí zároveň disponovat odolností a inteligencí, aby mohly držet krok s moderními výrobními požadavky.
Chytré továrny využívají kyberfyzikální systémy, které umožňují strojům samostatně rozhodovat, a to kombinací internetem propojených zařízení s analýzou pomocí umělé inteligence, čímž se snižuje zásah lidí do výrobních linek.
Průmyslová automatizace urychluje digitální transformaci tím, že zlepšuje prediktivní údržbu a energetickou účinnost, zároveň vylepšuje celkové řízení výroby a snižuje problémy s kvalitou.
Edge computing umožňuje zpracování dat v reálném čase přímo na místě, kde jsou data generována, čímž snižuje latenci a zlepšuje rychlost reakce ve výrobním prostředí.
Kyber-fyzikální systémy integrují fyzické stroje s digitální inteligencí, aby umožnily monitorování v reálném čase, adaptivní řízení a rychlejší reakce na narušení dodavatelského řetězce.
Copyright © 2024 by Shenzhen QIDA electronic CO.,ltd
EN